最新刊期
2008 年 第 13 卷 第 9 期
- 摘要：综述了海量模型实时交互可视化的最新研究进展，详细讨论了其中涉及的主要支撑技术，并对目前国内外典型的交互绘制系统进行比较和分析；最后，对今后的发展方向进行了展望。关键词：海量模型可视化;实时绘制;可见性剔除;并行绘制;外存算法4812|477|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：研究了一类具有“突出”部分，如十字交叉，且带有椒盐噪声的模糊降质图像。在吸取了鲁棒性去椒盐噪声及p(x) 调和映照保持边界轮廓的优势上，建立了一个变分模型，然后利用负梯度流方法进行迭代。实验结果表明，该方法较好地保持了原图像的轮廓。关键词：鲁棒性;图像修复;p(x) 调和;降质图像3496|349|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：传统的离散正交Krawtchouk矩的基函数由两个单变量的Krawtchouk多项式乘积构成，它割裂平面两个方向之间的联系。提出了一种新的、以两变量Krawtchouk正交多项式为基函数的图像矩，并推导了正则化后两变量多项式的简单的计算方法。重建实验结果表明，相对于同系数的单变量的离散正交矩，两变量离散正交矩的重建误差更小。关键词：两变量Krawtchouk矩;图像重建;离散正交矩3230|249|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：基于单圆轨迹的Feldkamp（FDK）重建算法只有在小锥角条件下才能取得较好重建效果。随着锥角增大，图像质量迅速下降。因此在实际应用中受到一定限制。在分析了物体Radon数据与单圆扫描获得的Radon数据间的关系后，结合空间可变滤波反投影重建算法(SV_FBP)，提出了一种基于Grengeat公式的叠加算法。该重建算法由两部分重建结果叠加而成，第1部分结果首先采用FDK算法通过对单圆扫描的投影数据进行重建来获得；然后采用外推方法获得缺失的数据，并利用SV_FBP进行重建得到第2部分结果；最后将两部分结果进行叠加。实验结果表明，该算法不仅有效地抑制了FDK算法重建的伪影，而且使锥角的使用范围比FDK算法提高了３～４倍。这种新的叠加重建算法在大长物体的重建中，具有重要的理论和应用价值。关键词：单圆轨迹;FDK算法;空间可变滤波反投影重建算法;叠加算法3480|267|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：鉴于医学图像层间插值是医学数据可视化的一个关键环节，它直接影响人体组织器官的3维重建结果和医疗诊断的正确性和准确性，为此，针对传统医学图像层间插值方法精度不高和效率低下的缺陷，提出了一种基于像素分类的医学图像层间插值方法。该方法首先根据待插值图像与其相邻原始图像的对应像素的相关性对其像素点进行分类，然后采用不同的方式对不同类别的点进行插值，并对其进行错误校验。实验结果表明，该方法能够有效提高插值的效率和精度。关键词：层间插值;医学可视化;分类;匹配;Cubic 样条3207|231|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：针对P M方程、Shock滤波器和相干增强扩散等基本偏微分方程模型的不足，以及现有的融合方法难以对复杂的路面图像取得满意的增强效果的问题，提出了将以上3种基本模型加以融合的新融合方法。该方法首先分析了相干增强扩散中扩散速度与局部结构一致性强弱的对应关系，并在假设图像不含噪声的基础上，设计了以梯度和局部结构一致性强弱作为参数的权函数，用来对3种基本模型进行加权融合；然后根据路面图像中的噪声及裂缝信息的特点，通过对基本模型和权函数的改进来对无噪模型进行推广，使之适合于处理复杂的路面图像，另外对模型中涉及到的一些主要参数也进行了详细的讨论。理论分析和实验结果表明，该新算法在路面图像的去噪、裂缝边缘锐化和增强裂缝的流式结构等方面均可取得良好的效果。关键词：路面图像;图像增强;P M扩散;相干增强扩散;Shock滤波器;融合3174|271|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：视频文本和视频内容高度相关，提供了理解视频内容的有用信息，然而文本往往位于复杂背景之中，从视频帧中定位到文本区域后，如果将其直接送入OCR软件，其识别效果较差。视频文本的时域信息提供了增强文本，消除背景的有用信息。因此，提出了一种利用视频文本的时域信息来消除背景，增强文本的方法。该方法首先利用边缘算子计算文本的轮廓特征，然后采用基于Hausdorff距离度量的匹配方法跟踪本文区域在相邻帧序列中的位置，利用多帧平均或帧间最小搜索法消去背景；其次，利用双线性插值技术调整文本尺寸，最终得到具有干净背景、合理分辨率的文本图像。不同测试视频序列的实验结果表明，该方法可以有效提高视频文本的OCR软件识别率。关键词：视频分析;文本追踪;文本增强;Hausdorff距离3460|360|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：在图像去噪过程中更多地保持图像的细节信息是很重要的。将基于梯度的总变分图像去噪模型推广到基于分数阶微分的模型，并根据分数阶微分与卷积运算在特殊情形下具有相同的离散格式这一特点，提出了一种易于数值计算的基于卷积积分的图像去噪变分模型，实验结果表明，新模型在提高图像信噪比的同时，可以更好地保持图像的细节信息。关键词：图像去噪;分数阶微分;卷积积分;纹理保持3823|271|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：Contourlet变换是多尺度几何分析中十分重要的一种方法，可以实现灵活的多分辨、局部、多方向图像表示，但是由于不具有平移不变性，在图像去噪中易产生伪吉布斯现象，这里应用冗余Contourlet变换，具有平移不变性，且能有效表示图像几何纹理信息。在去噪应用中考虑分解系数的层间信息，将BivaShrink方法推广到冗余Contourlet变换中。实验结果表明，本文方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR），同时有效保存了图像纹理信息，视觉效果更好。关键词：冗余Contourlet变换;图像去噪;平移不变性;双变量收缩3512|250|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：合成孔径雷达（SAR）图像存在较强的相干斑点噪声，严重地影响了地物信息的提取与SAR图像的应用效果。提出了一种新的SAR图像斑点噪声滤波算法，该算法以一种基于膜模型的Markov随机场的近似最优迭代滤波算法(TSPR)为基础，考虑了邻域空间关系对势能函数的影响，并通过在迭代过程中自适应修正惩罚系数，来达到更好的斑点噪声滤波效果。通过对含不同强度斑点噪声的退化图像的对比试验结果来看，该算法在提高处理后图像的信噪比方面，能够取得较TSPR算法更佳的效果。关键词：合成孔径雷达;斑点噪声;自适应;滤波3311|284|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：为了减少运动估计的计算量，提高视频压缩编码的效率，提出了一种基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法(简称NAME算法)，该算法通过判断当前所要编码块的左、上、右上3个相邻块所对应的运动矢量之间的相关性，将所要编码的块划分为相关类型块和独立类型块，并自适应地对相关类型块和独立类型块采用不同的搜索方式以减少搜索点数并保证搜索准确度。仿真结果表明，该算法与全搜索、菱形搜索和六边形搜索等快速算法相比，在保证图像质量的前提下，搜索速度有了明显的提高。关键词：运动估计;运动矢量;相关性;自适应3145|242|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：鲁棒性及掩蔽性是衡量数字水印算法性能的重要指标。为了用较低算法复杂度使数字水印具有较好的鲁棒性与掩蔽性，提出了一种基于整数DCT变换的新的鲁棒水印算法。该算法利用DCT变换的整数特点，首先对频域嵌入系数进行定量分析，找出适合嵌入的系数与嵌入阈值的大小关系,接着提取每个图像块的DC系数组成一幅新图，选择新图中具有复杂纹理的图像块再次进行整数DCT变换，最后将水印信号嵌入到这些图像块域的系数中。仿真实验结果表明，新算法既保证了水印的掩蔽性，又同时具有很好的鲁棒性，对JPEG压缩、噪声、滤波等攻击都具有很好的免疫能力，即使是在马赛克攻击下也能提取出水印图像。关键词：数字水印;整数DCT变换;视觉掩蔽;马赛克攻击3344|290|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：为了提高虹膜识别的正确率，提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法，来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时，首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理；然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法：方法1，将参与ICA训练的图像看作是随机变量，而将图像中的像素值看作是随机实验结果，ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像；方法2，将图像中的像素值看作是随机变量，而将图像看作是随机实验结果，ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89％和98.33％。关键词：虹膜识别;主成分分析;独立成分分析;非监督学习3508|263|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出了一种新的光照不变人脸识别的图像预处理算法称为分段局部归一化方法(SLN)。其思想是对图像像素分段，使得每段中各像素对应的物体表面点具有相近的表面法向量分布，因而对光源具有相似的灰度响应，然后局部归一化在各段中进行以削弱光照影响。该算法首先建立物体的朗伯（Lambert）表面反射模型，用奇异值分解方法估计出人脸形状的平均表面法向量分布矩阵，根据法向量方向利用聚类算法对像素进行分段，然后在各段中进行局部的像素归一化处理，最后传统的人脸识别算法如PCA在归一化后的图像中进行。在Harvard和YaleB人脸图像库中的识别试验表明，该算法能有效地提高在非均匀光照条件下的人脸识别率。关键词：光照;分段局部归一化;人脸识别4983|312|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：提出了一种新的直接从图像中检测特定目标的算法。算法分为3个步骤。首先用分水岭变换对图像作“过分割”，得到标注的积水盆地和堤坝。实际目标可能是其中一个或多个盆地的组合。然后对盆地进行初步筛选，删除不可能是目标的盆地，并用区域邻接图（RAG）表示剩下的盆地。最后针对问题特点定义能量函数，提出一种启发式遗传算法，用来在RAG中检测使得能量函数极小化的子图，子图对应的区域就是目标。实验结果表明了该算法的有效性。关键词：目标检测;分水岭变换;区域邻接图;能量函数优化;遗传算法3508|302|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：CT图像中肺结节检测一直是肺癌CAD系统的关键和难点。提出了一种孤立性肺结节自动检测算法，首先对原始CT图像进行有效、准确的肺实质分割；采用寻找局部灰度最大值方法对ROI进行初始分割；再对分割出的各ROI进行特征提取，利用SVM方法对每个特征进行定量描述，根据SVM单特征分类准确率对Mahalanobis距离进行加权改进，最后采用基于改进的Mahalanobis距离进行肺结节分类。实验结果表明，该算法可以较好地提取出CT图像中的孤立性肺结节，具有较高的灵敏度和较低的漏诊率，可以为医生诊断早期肺癌病灶提供帮助信息。关键词：肺癌CAD;孤立性肺结节;局部灰度最大;加权的Mahalanobis距离;分类3354|237|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：由于分水岭方法进行图像分割时经常是在梯度图像上进行，并经常产生过分割的结果，因此为克服图像过分割问题和提高分割的准确性，提出了一种基于分水岭和重叠率衡量分层融合策略的彩色图像分割新算法——HWO。该算法首先将RGB颜色空间转化到Lab颜色空间，并根据a、b维来提取统计2维直方图，同时在直方图上运用分水岭分割方法，通过对峰进行填充来得到图像的初步分割结果；然后将与填充对应的分割区域样本与高斯分布结合起来，对图像进行高斯混合模型假设下的参数估计；最后对模型与模型间进行重叠率衡量及分层区域融合，以得到最终的图像分割结果。实验中，首先采用训练图像集对算法涉及的两个参数进行确定，然后对测试图像集的分割效果和分割时间性能进行评估，评估是以标准的人工分割图像库为基准的。实验结果表明，该算法可解决过分割问题，其评估所得分准率及分全率综合衡量系数为0609,而人工分割综合衡量系数为079，同时新方法的分割时间仅为传统方法的1/3，分割速度有了较大提高。关键词：彩色图像分割;2维直方图;分水岭;重叠率;区域融合3301|309|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：标准Mean Shift跟踪算法缺乏尺度自适应机制，一种常见的尺度自适应策略是在上一帧尺度及上一帧尺度基础上增/减10%3个尺度下执行3次标准Mean Shift算法来确定本帧的尺度。本文在一组典型场景下对这种方法进行了实验研究，发现它存在两个缺陷，即有时不能防止尺度在小于真实尺度处徘徊；对快速尺度变化适应性差。其中任何一个缺陷都可能引起大的尺度定位偏差，从而降低跟踪器的鲁棒性。在对上述缺陷深入分析的基础上，修正了最优带宽的判别条件，给出了自适应滤波器参数的设计方法，从而得到了一种改进的尺度自适应算法。多种场景下的实验结果表明了这种算法的有效性。关键词：均值漂移;目标跟踪;尺度自适应4080|349|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：鉴于现有的均值漂移跟踪算法不能适应目标运动速度过快和全部遮挡，并且由于存在开方、除法等大量浮点运算，在定点DSPs数字信号处理器中应用难于满足实时跟踪要求。本文在核密度估计，均值漂移算法迭代权值，Bhattacharyya系数等方面进行改进，给出优化的算法流程。不仅增强了目标与背景相似时搜索目标的能力，而且全部使用整点运算，计算时间满足实时跟踪要求。通过将优化算法与卡尔曼轨迹预测相结合，解决了目标运动速度过快和全部遮挡问题。目前该算法已经成功嵌入TMS320C6416硬件平台，实验结果表明，在混乱背景、目标发生旋转、遮挡、形状变化、运动速度过快等情况下，该算法能够保持连续稳定的实时跟踪。关键词：均值漂移;实时跟踪;核函数;迭代权值;Bhattacharyya系数;卡尔曼预测4087|301|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：表面重建是计算机立体视觉中的一个重要研究领域，SFS（shape from shading）是单帧图像立体感增强的有效方法之一。为了更好地利用SFS对图像进行增强，在对朗伯体表面反射模型进行详细分析和对影响3维重建结果的关键因素进行讨论的基础上，提出了一种改进的SFS算法，并给出了具体的步骤和计算方法。实验表明，该算法的确改善了立体显示的效果。关键词：立体显示;由阴影恢复形状;表面重建3201|217|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：在图像预处理基础上，考虑到生物体在序列切片图像上的重心位置具有连续性的事实，提出3种新的逐步求精的自动配准方法。该方法首先采用力矩主轴法对两幅图像进行粗略配准，然后对已有的配准结果作微小干扰，当图像互信息最大时获得最终精确配准结果。针对生物组织连续切片数量巨大的特点，构建有序体数据结构，在此基础上采用Shear Warp算法重建生物体内部结构。改进后的算法能够提高对体数据的遍历效率，减少对无效数据的访问，加速绘制过程。实验结果表明，新算法效果良好，便捷快速，值得推广应用于生物组织连续切片的科学计算可视化。关键词：图像配准;科学计算可视化;Shear Warp算法;连续切片;组织图像3314|216|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：针对单一特征引导图像配准的准确度有限性，提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓，在保证外形的基础之上，通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量，以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数，选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比，其结果表明，该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准，其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息（轮廓）又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置（特征点），更加准确地反映图像间差异情况，是一种快速、精确的医学图像配准方法。关键词：医学图像配准;特征点;轮廓;ICP3888|289|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：传统的灰度共生矩阵是一种有效的纹理图像分析方法，它在图像理解和计算机视觉研究领域已得到了广泛的应用。为了更有效地进行图像检索，提出了一种新型的共生矩阵描述子，它是通过描述4个像素的空间相关性来进行图像检索。利用该共生矩阵描述子进行图像检索时，首先在RGB颜色空间中计算彩色梯度, 然后利用四像素共生矩阵来描述图像特征，并用于基于内容的图像检索。实验结果表明，四像素共生矩阵描述子能够结合颜色、纹理和形状特征，因此检索性能优于灰度共生矩阵和颜色相关图。关键词：图像检索;灰度共生矩阵;彩色梯度;四像素共生矩阵3431|256|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：改进了一类基于递归区域分解过程的四边形网格生成算法。引入一套健壮的网格模板，为子域的网格剖分提供统一的处理方案，不再限制最终子域为4节点、6节点或8节点子域，提高了算法的时空效率。结合新的子域网格生成过程和自动区域分解算法，利用背景网格和网格源控制分解线上点的布置，得到一个全自动的非结构化四边形网格生成算法。最后通过网格及数值模拟实例验证了算法性能和实用性。关键词：网格生成;非结构化网格;四边形单元;网格模板4106|280|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：在流场绘制中，合理地结合矢量场的多种属性有助于矢量场的特征分析，据此提出了一种基于矢量线强化的增强型2维流场实时绘制算法。通过对流场的一些标量属性如大小、角度和曲率进行色彩映射，该算法不仅可以清晰显示流场运动方向，而且能显示矢量场的多种属性，有助于了解流场矢量特征分布和主要拓扑结构。该算法采用了一种矢量线强化策略，即通过对卷积纹理在垂直矢量方向上进行1维高通滤波，增加了矢量线间的对比，改善了图像质量。利用现代图形卡的可编程能力，该算法可以在微机上达到实时绘制性能。关键词：流场可视化;实时绘制;科学可视化;高通滤波3365|253|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：为了解决不依赖于标志点的增强现实系统的环境注册问题，提出了一种基于选定模板跟踪的无标志点注册算法。该算法使用已标定的单目摄像机进行场景捕捉，通过对运动目标上的选定模板进行实时跟踪，获得每帧场景图像中的对应特征，利用透射投影变换计算运动区域的单应性约束后，再结合摄像机内参数，完成对目标的3维姿态估计，从而得到场景的3维环境注册信息。实现了一种基于该算法的无标志点的增强现实系统。介绍了系统结构和工作流程，试验结果验证了理论的正确性和系统的鲁棒性。关键词：增强现实;跟踪注册;无标志点;运动估计3670|256|0更新时间：2024-05-08
本期目录
- 摘要：虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法，但由于其对初始位置过于敏感，不但参数选取缺乏严格的理论指导，且不能处理拓扑结构改变的问题。为此，针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足，首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正，然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题，利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明，该方法是有效的。关键词：图像分割;Snake模型;图像力;粒子群优化算法3530|268|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：由于3维人体图像数据量大，导致分割耗时严重；人体组织间灰度差异相对较小，致使分割效果不佳。针对上述3维分割的两大难点问题，提出了改进的模糊指数熵函数来改善分割结果，并以加权免疫遗传算法（WIGA）对阈值进行优化搜索，从而提出了一种基于改进模糊指数熵双阈值的3维图像分割优化算法。真实人体胸部数据的分割结果表明，与传统熵函数及模糊隶属度函数相比，改进的最大模糊指数熵函数得到的阈值分割效果更好，且提出的WIGA算法的耗时仅为传统穷尽搜索法的14%。在与简单遗传算法（SGA）和免疫遗传算法（IGA）耗时基本相同的情况下，100次阈值计算结果表明，本文算法更加精确、稳定。关键词：3维图像分割;模糊指数熵;免疫遗传算法3225|236|0更新时间：2024-05-08
- 摘要：基础矩阵的鲁棒性估计是计算机视觉领域的一个基本问题。为了提高基础矩阵的估计精度，首先指出了现有的鲁棒性算法——RANSAC和MLESAC理论上的缺陷和实际应用中的问题；然后通过详细分析局外点复杂的成因，同时运用混合高斯分布代替均匀分布分别对不同成因的局外点进行了有针对性的建模，并提出了一种鲁棒性更强的算法——GMSAC。实验结果表明，相比于MLESAC算法，GMSAC算法提供了更高的模型似然度和计算精度。关键词：基础矩阵;局外点;随机抽样一致性算法;随机抽样最大似然算法;混合高斯模型3706|267|0更新时间：2024-05-08
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